页岩储层微地震多元数据裂缝建模与产能预测技术
Fracture Modeling of Shale Reservoir Based on Microseismic Multivariate Data and Prediction of Production Capacity of Shale Reservoir
摘要: 随着页岩气勘探开发的深入,基于微地震监测成果,综合多元数据,实现复杂裂缝网络展布形态认知与评估,对分析页岩储层的有效改造体积和指导产量预测具有重要意义。本文根据四川威远页岩气示范区的微地震资料,结合研究区地质、测井、压裂及生产动态资料对微地震数据揭示的压裂裂缝进行识别、解释、分级裂缝建模,并将建立的DFN裂缝模型与地质模型进行耦合等效模拟,建立双重介质模型,再采用生产数据历史拟合方法对该模型进行数值模拟,结果显示拟合率高达95.4%,表明该模型比较符合实际生产情况,可用于压后产能预测研究。为此使用该模型预测了各井在压裂后6年的生产动态,结果显示生产产量与预测结果较吻合,表明该模型具有一定的实用性,能够为页岩气的勘探开发提供指导。
Abstract: With the progress of Shale gas exploration and development, based on the results of micro-seismic monitoring and multi-element data, the recognition and evaluation of the distribution pattern of complex fracture networks is realized, which has great significance on analyzing the effective transformation volume of the Shale Reservoir and guiding the prediction of production capacity. This paper uses the results of micro-seismic monitoring and combining with the geological, logging, fracturing and production performance data in the Weiyuan Shale Gas Demonstration Area to identify and interpret the fracturing cracks revealed by the micro-seismic data, and to establish hierarchical models for cracks; then integrates and simulates the Diffuse Fracture Network model with the geological model to establish a dual media model; and then uses the fitting method of the historical production data to simulate the model. The result shows that the fitting rate is as high as 95.4%, indicating that the model is more in line with the actual production situation, and can be used for the prediction research of production capacity after fracturing. Therefore, the model is used to predict 6-year production performance of each well after fracturing. The results demonstrate that the actual production is in good agreement with the predicted results, indicating that the model has certain practicality and can provide guidance for the exploration and development of Shale gas.
文章引用:罗坤, 廖继昊, 谭兴, 马路, 李豪. 页岩储层微地震多元数据裂缝建模与产能预测技术[J]. 自然科学, 2020, 8(4): 360-368. https://doi.org/10.12677/OJNS.2020.84044

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